CN111694031A - 一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统 - Google Patents

一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，包括：差分定位模块，用于接收卫星定位信号和基准站发送的差分修正数据，采用差分定位算法获取车辆的定位信息。摄像头模块，设置在车辆前方，用于获取车辆前方的道路图像信息；毫米波雷达模块，毫米波雷达模块设置在车辆的外边缘，用于感知车辆周边的障碍物存在情况；激光雷达模块，激光雷达模块设置于车辆前方，用于感知车辆前方的障碍物以及道路可行驶区域；中央控制模块，用于根据车辆的定位信息、车辆周边的障碍物感知信息、道路图像信息和预设地图信息，确定车辆的行驶路径，并控制车辆根据行驶路径行驶。本发明有助于提高无人驾驶车辆的控制准确度。

Description

一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统
技术领域
本发明涉及无人驾驶技术领域，特别是一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统。
背景技术
目前，为配合无人驾驶车辆的准确控制，高精度定位是车辆的一个重要环境信息来源。目前普遍使用的单芯片定位方式定位精度较低，无法满足无人驾驶控制系统的需求。随着差分定位的技术发展，通过差分定位进行车辆定位有助于获取更高精度的定位效果。
差分定位的实现方式是：将一台GPS接收机放置在基准站上进行观测。根据基准站已知的准确坐标，计算出基准站到卫星的距离改正数，并通过基准站实时将这一数据发送出去。用户接收机在进行GPS观测的同时，也接收到基准站发出的改正数，并对其定位信息进行改正，从而提高定位精度，经过差分定位修正后的定位精度可以达到亚米级别甚至厘米级别。
为解决定位精度不足从而影响无人驾驶车辆控制系统的问题，本申请提出一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统以解决上述问题。
发明内容
针对上述问题，本发明旨在提供一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，包括：
差分定位模块，设置在车辆内部，用于接收卫星定位信号和基准站发送的差分修正数据，采用差分定位算法获取车辆的定位信息。
摄像头模块，设置在车辆前方，用于获取车辆前方的道路图像信息；
毫米波雷达模块，毫米波雷达模块设置在车辆的外边缘，用于感知车辆周边的障碍物存在情况；
激光雷达模块，激光雷达模块设置于车辆前方，用于感知车辆前方的障碍物以及道路可行驶区域；
中央控制模块，用于根据车辆的定位信息、车辆周边的障碍物感知信息、道路图像信息和预设地图信息，确定车辆的行驶路径，并控制车辆根据行驶路径行驶。
在一种实施方式中，毫米波雷达模块包括至少四个毫米波雷达，毫米波雷达分别设置在车辆的四角边缘上。
在一种实施方式中，摄像头模块获取的车辆前方的道路图像信息包括：道路车道线、车辆前方道路上的车辆、行人或其他障碍物信息。
在一种实施方式中，预设地图信息包括预先录入的地图信息，目的地坐标信息，当前车辆坐标信息，预设路径规划信息。
在一种实施方式中，中央控制模块还包括：在车辆行驶过程中，根据车辆前方的障碍物感知信息和道路图像信息，分析车辆前方的障碍物距离，并根据车辆前方的障碍物距离限制车辆的最大运行速度。
本发明的有益效果为：
1)本发明通过在无人驾驶车辆控制系统中设置差分定位模块准确获取车辆的定位信息，同时根据获取的车辆定位信息，结合从摄像头模块、毫米波雷达模块、激光雷达模块分别获取的环境感知信息作为依据，共同完成对无人驾驶车辆的控制，有助于提高车辆的控制准确度。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1为本发明的框架结构图。
附图标记：
差分定位模块1、摄像头模块2、毫米波雷达模块3、激光雷达模块4、中央控制模块5
具体实施方式
结合以下应用场景对本发明作进一步描述。
参见图1，其示出一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，包括：
差分定位模块1，用于设置在车辆内部，用于接收卫星定位信号和基准站发送的差分修正数据，采用差分定位算法获取车辆的定位信息。
摄像头模块2，设置在车辆前方，用于获取车辆前方的道路图像信息；
毫米波雷达模块3，毫米波雷达模块3设置在车辆的外边缘，用于感知车辆周边的障碍物存在情况；
激光雷达模块4，激光雷达模块4设置于车辆前方，用于感知车辆前方的障碍物以及道路可行驶区域；
中央控制模块5，用于根据车辆的定位信息、车辆周边的障碍物感知信息、道路图像信息和预设地图信息，确定车辆的行驶路径，并控制车辆根据行驶路径行驶。
在一种实施方式中，差分定位模块1通过其上的GPS定位模块接收卫星定位信号，同时也接收基准站发出的改正数，对定位信息进行改正，修正出车辆的准确定位信息。
同时中央控制模块5接收该车辆的准确定位信息(车辆定位坐标)，在预存的地图模块中对车辆的定位进行表示，并根据目的地定位坐标结合地图信息自动规划出最优行车路径，有助于控制无人驾驶车辆准确到达目的地。
在一种实施方式中，毫米波雷达模块3包括至少四个毫米波雷达，毫米波雷达分别设置在车辆的四角边缘上。
通过在车辆的四个角上(或者边缘上)设置毫米波雷达，对车辆四周边缘的障碍物进行感知，并通过感知得到的障碍物信息及时调整无人驾驶车辆的行驶从策略，提高了无人驾驶车辆行驶的安全性。
在一种实施方式中，激光雷达模块4设置在车辆的前保险杠上，用于感知车辆前方的障碍物信息。
通过设置激光雷达对车辆掐前方的障碍物进行感知，有助于中央控制模块5根据障碍物检测结果，及时调整车辆的控制策略和时速限制，提高了车辆的安全性。
在一种实施方式中，摄像头模块2获取的车辆前方的道路图像信息包括：道路车道线、车辆前方道路上的车辆、行人或其他障碍物信息。
通过在车辆前方设置摄像头模块2，对车辆前方的道路图像进行获取，并根据前方道路图像识别车辆前方的障碍物信息(前方车辆或行人)和道路线信息，有助于中央控制模块5根据车辆行驶的路面情况控制车辆的行驶方式。
在一种实施方式中，预设地图信息包括预先录入的地图信息，目的地坐标信息，当前车辆坐标信息，预设路径规划信息。
将车辆的实时定位信息和目的地定位信息反映在地图坐标上，同时根据地图中的道路信息，自动规划无人驾驶车辆的行驶路径，有助于控制无人驾驶车辆准确到达目的地。
在一种实施方式中，中央控制模块5还包括：在车辆行驶过程中，根据车辆前方的障碍物感知信息和道路图像信息，分析车辆前方的障碍物距离，并根据车辆前方的障碍物距离限制车辆的最大运行速度。
在一种实施方式中，中央控制模块5根据获取的前方道路图像，首先检测道路图像中的道路线，根据道路线确定车辆所在的车道；并对该车道上的车辆进行检测，其中对车辆检测的方式为进行车牌检测，根据检测到前方车辆的车牌位置，并根据该车牌在图像中的位置和大小，识别前方车辆与自身车辆的距离；同时，根据检测一段设定时间内的车辆自身与前方车辆的距离变化值，求出自身车辆与前方车辆之间的相对速度，并根据该相对速度与前方车辆距离计算潜在碰撞时间，当潜在碰撞时间小于设定的第一阈值时，控制车辆减速并限制车辆的最大行驶速度。
其中，在一种场景中，当计算的潜在碰撞时间小于设定的第二阈值时，控制车辆进行急刹车。
通过获取车辆前方的道路图像，并通过道路图像判断车辆自身与前方车辆的距离以及潜在碰撞时间，并以此为依据限制车辆的最大行驶速度，能够有助于提高车辆行驶过程中的安全性。
其中，中央控制模块5根据获取的道路图像检测车辆前方的车辆信息，包括：
根据道路图像的边缘信息检测结果和/或颜色信息检测结果进行模板匹配，检测车辆前方处于同一道路上的车牌图像信息，其中车牌信息包括是否存在车牌以及车牌图像所在的位置。
在一种实施方式中，中央控制模块5还包括：对接收的道路图像的进行能见度检测，当道路图像能见度检测结果为异常时，控制车辆调整对前方照明的亮度；具体包括：
1)奖摄像头模块2获取的道路图像转化为灰度图像，根据获取图像中每个像素点的灰度值；
2)对灰度化图像进行能见度检测，其中采用的能见度评价函数为：
Figure BDA0002556312760000041
式中，Y表示能见度评价因子，
Figure BDA0002556312760000042
表示灰度化图像的灰度方差，T表示设定的标准灰度方差，C1表示设定的灰度方差评价参数，C1∈[1，1.2]，A(x，y)表示以像素点(x，y)为中心的3x3区域包含的像素点；
Figure BDA0002556312760000043
表示符合
Figure BDA0002556312760000044
的像素点的集合，其中f(x，y)表示像素点(x，y)的灰度值，
Figure BDA0002556312760000045
表示图像灰度均值，C2表示设定的灰度均值评价参数，其中C2∈[0.25，0.4]，
Figure BDA0002556312760000046
表示符合
Figure BDA0002556312760000047
要求的像素点为中心的3x3区域的并集所组成的区域，NUM(*)表示区域*中包含的像素点的个数；其中NUM(r)表示灰度化图像中包含的所有像素点的个数，α和β表示设定的比例调节因子，其中α+β＝1，且α、β≠0；
3)将获取的能见度评价因子Y和设定的能见度阈值Y′进行比较，当Y≤Y′时，控制车辆或摄像头模块调整对前方照明的亮度。
在一种场景中，还包括4)，当在连续的周期内获取的能见度评价因子均小于设定的能见度阈值时，则限制车辆的最大行驶速度V≤8km/h。
由于无人驾驶车辆中，其摄像头获取的图像对于车辆前方障碍物检测，控制车辆限速、获取车辆的行驶路径的判断十分重要，针对现有技术中在夜间、或者大雾等天气情况下获取的道路图像并不清晰从而影响无人驾驶车辆的控制的情况(例如在很暗或没有外部光源的情况下，获取的道路图像中仅对车辆自身光源照射的区域的显示是清楚的，道路两边环境区域均为很暗区域，对此，在依据该图像进行判断是，其实仅有小部分的区域是有效信息，其余的都是无效信息，但是在实际过程中，由于机器依然会对该很暗区域进行检查判断，因此容易出现误差)，上述实施方式中，提出了一种根据摄像头模块2获取的车辆前方的道路图像进行能见度检测的方法，其通过对获取的道路图像进行能见度检测，能够特别针对夜间行车的情况下，获取的图像对道路周边环境检测不足，从而导致根据图像进行车牌定位或路径行驶判断不准确的问题，自适应地在判断图像亮度不足的情况下调整照明灯的亮度，从而提高后续图像获取的质量，并在恶劣情况下无法有效改善图像质量的情况下(即判断为根据图像进行长距离道路环境检测的可靠性低，智能根据雷达信息进行障碍检测的情况)，进行限速，从而避免因环境检测不准确从而导致的以外发生，提高了车辆行驶的安全性。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当分析，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (5)

1.一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，包括：
差分定位模块，设置在车辆内部，用于接收卫星定位信号和基准站发送的差分修正数据，采用差分定位算法获取车辆的定位信息。
摄像头模块，设置在车辆前方，用于获取车辆前方的道路图像信息；
毫米波雷达模块，所述毫米波雷达模块设置在车辆的外边缘，用于感知车辆周边的障碍物存在情况；
激光雷达模块，所述激光雷达模块设置于车辆前方，用于感知车辆前方的障碍物以及道路可行驶区域；
中央控制模块，用于根据车辆的定位信息、车辆周边的障碍物感知信息、道路图像信息和预设地图信息，确定车辆的行驶路径，并控制车辆根据行驶路径行驶。
2.根据权利要求1所述的一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，所述毫米波雷达模块包括至少四个毫米波雷达，所述毫米波雷达分别设置在车辆的四角边缘上。
3.根据权利要求1所述的一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，所述摄像头模块获取的车辆前方的道路图像信息包括：道路车道线、车辆前方道路上的车辆、行人或其他障碍物信息。
4.根据权利要求1所述的一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，所述预设地图信息包括预先录入的地图信息，目的地坐标信息，当前车辆坐标信息，预设路径规划信息。
5.根据权利要求1所述的一种基于差分定位的无人驾驶车辆控制系统，其特征在于，所述中央控制模块还包括：在车辆行驶过程中，根据车辆前方的障碍物感知信息和道路图像信息，分析车辆前方的障碍物距离，并根据车辆前方的障碍物距离限制车辆的最大运行速度。
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